Recommendation systems are emerging as an important business application as the demand for personalized services in E-commerce increases. Collaborative filtering techniques are widely used for predicting a user's preference or generating a list of items to be recommended. In this thesis, we develop several new approaches for collaborative filtering based on model combination and kernel smoothing. Specifically, we start with an experimental study that compares a wide variety of CF methods under different conditions. Based on this study, we formulate a combination model similar to boosting but where the combination coefficients are functions rather than constant. In another contribution we formulate and analyze a local variation of matrix factorization. This formulation constructs multiple local matrix factorization models and then combines them into a global model. This formulation is based on the local low-rank assumption, a slightly different but more plausible assumption about the rating matrix. We apply this assumption to both rating prediction and ranking problems, with both empirical validations and theoretical analysis. We contribute with this thesis in four aspects. First, the local approaches we present significantly improve the accuracy of recommendations both in rating prediction and ranking problems. Second, with the more realistic local low-rank assumption, we fundamentally change the underlying assumption for matrix factorization-based recommendation systems. Third, we present highly efficient and scalable algorithms which take advantage of parallelism, suited for recent large scale datasets. Lastly, we provide an open source software implementing the local approaches in this thesis as well as many other recent recommendation algorithms, which can be used both in research and production.

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Tsunami concerns have increased in the world after the 2004 Indian Ocean tsunami and the 2011 Tohoku tsunami. Consequently, tsunami models have been developed rapidly in the last few years. One of the advanced tsunami models is the GeoClaw tsunami model introduced by LeVeque (2011). This model is adaptive and consistent. Because of different sources of uncertainties in the model, observations are needed to improve model prediction through a data assimilation framework. Model inputs are earthquake parameters and topography. This thesis introduces a real-time tsunami forecasting method that combines tsunami model with observations using a hybrid ensemble Kalman filter and ensemble Kalman smoother. The filter is used for state prediction while the smoother operates smoothing to estimate the earthquake parameters. This method reduces the error produced by uncertain inputs. In addition, state-parameter EnKF is implemented to estimate earthquake parameters. Although number of observations is small, estimated parameters generates a better tsunami prediction than the model. Methods and results of prediction experiments in the Red Sea are presented and the prospect of developing an operational tsunami prediction system in the Red Sea is discussed.

Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα είναι μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης, τα οποία αποτελούνται από ένα σύνολο απλών, διασυνδεδεμένων και προσαρμοστικών μονάδων, οι οποίες συνιστούν ένα παράλληλο πολύπλοκο υπολογιστικό μοντέλο. Μέχρι σήμερα έχουν εφαρμοστεί επιτυχημένα σε ένα ευρύ φάσμα περιοχών για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης ή πρόβλεψης, όπως η βιολογία, η ιατρική, η γεολογία, η φυσική κ.ά. Σε αυτήν την εργασία θα ασχοληθούμε με την εκπαίδευση τεχνητών νευρωνικών δικτύων ανά πρότυπο εισόδου. Αυτή η προσέγγιση θεωρείται κατεξοχήν κατάλληλη για περιπτώσεις όπου η εκπαίδευση διαθέτει σημαντικό χρόνο και απαιτεί μεγάλο αποθηκευτικό χώρο, όπως συμβαίνει συχνά όταν έχουμε μεγάλα σύνολα προτύπων ή/και δίκτυα. Μέχρι σήμερα έχουν προταθεί πολλοί αλγόριθμοι εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων, καλύπτοντας ο ένας τα κενά του άλλου, σχεδιασμένοι ώστε να επιλύουν τα προβλήματα που παλιότερα ήταν δύσκολο να επιλυθούν. Στόχος της εργασίας είναι η εκτενής ανάλυση και αξιολόγηση των αλγορίθμων εκπαίδευσης καθώς και η ικανότητα γενίκευσης των εκπαιδευόμενων δικτύων σε μια ποικιλία προβλημάτων από τους τομείς τις ιατρικής και της βιοπληροφορικής. Επίσης επηρεασμένοι από τη δυνατότητα για την επίτευξη καλύτερης απόδοσης θα μελετήσουμε την συμβολή των νευρωνικών δικτύων στη μηχανική μάθηση. Συγκεκριμένα θα αποτιμήσουμε τη συνεισφορά των νευρωνικών δικτύων στη δημιουργία αξιόπιστων συστημάτων αποφάσεων χρησιμοποιώντας τεχνικές συνδυασμού ταξινομητών. Τέλος, θα μελετήσουμε τις δυνατότητες συνδυασμού τους με διάφορες άλλες κατηγορίες ταξινομητών μηχανικής μάθησης για την ανάπτυξη ισχυρότερων υβριδικών συστημάτων εξαγωγής πληροφορίας. / Literature review corroborates that artificial neural networks are being successfully applied in a variety of regression and classification problems. Due of their ability to exploit the tolerance for imprecision and uncertainty in real-world problems and their robustness and parallelism, artificial neural networks have been increasingly used in many applications. It is well-known that the procedure of training a neural network is highly consistent with unconstrained optimization theory and many attempts have been made to speed up this process. In particular, various algorithms motivated from numerical optimization theory have been applied for accelerating neural network training. Moreover, commonly known heuristics approaches such as momentum or variable learning rate lead to a significant improvement. In this work we compare the performance of classical gradient descent methods and examine the effect of incorporating into them a variable learning rate and an adaptive nonmonotone strategy. We perform a large scale study on the behavior of the presented algorithms and identify their possible advantages. Additionally, we propose two modifications of two well-known second order algorithms aiming to overcome the limitations of the original methods.

The succeeding pages contain scores of my music—Passage to Kublb, Dalamhati ni Osang, Pintig, and Talibun-ag. "Passage to kublb" , for large orchestra, is a travelogue. Using a certain number of intervals, the instruments go through a journey, signifying life's constant changes and ceaseless motion. Melodic and rhythmic motives are used, fragmentation, and variation of timbral colors. "Kublb" is a fictional place; in essence, a destination of one's life journey. "Dalamhati ni Osang" (Lament of Osang) for a soprano, bass clarinet and marimba, is a composition revolving around a hextatonic scale which goes through a process of change as the music progresses. The text, written in the Filipino language, conveys the lament of a woman wanting to escape from her sorrows as she pleads her beloved to "lull" her; thus the repeated phrase "iduyan mo, o hirang" which means lull me or cradle me, my beloved. The woman's concept of "sleep" is an end-goal from which she frees herself of bitter memories of the past. The nuances of the vocal lines point to some native materials common to the Filipino "kundiman"(ballad). Use of expressive lines in legato phrasing, repeated sections (ABA form), and in some instances, use of embellishments like the repeated grace notes. The hextatonic scale is the composer's own material injected to some pre-formed structure already existing as in the mentioned ballad. "Pintig" (Pulses of Mother Earth) which was originally written for the "Elektra Women's Choir" during a pre-Christmas choral reading is a study of tribal vocables and different vocal effects. Stomping of foot, tapping, and other ritual sounds are employed to concoct an amalgam of primitive or earthy vista. (Note that the recording provided with this thesis is simply a reading session of the piece). "Talibun-ag " is a coined title from the Filipino words "tali" and "bun-ag" (bondage and birth) which if combined literally can mean "birth of freedom". This is a music drama for a chamber ensemble (piano, alto flute and percussions), a mono-dramatist and a choral quartet.

Lors de la conception de médicaments, le criblage in silico est de plus en plus utilisé et lesméthodes disponibles nécessitent d'être évaluées. L'évaluation de 8 méthodes a mis enévidence l'efficacité des méthodes de criblage in silico et des problèmes de construction de labanque d'évaluation de référence (DUD), la conformation choisie pour les sites de liaisonn'étant pas toujours adaptée à tous les actifs. La puissance informatique actuelle le permettant,plusieurs structures expérimentales ont été choisies pour tenter de mimer la flexibilité dessites de liaison. Un autre problème a été mis en évidence : les métriques d'évaluation desméthodes souffrent de biais. De nouvelles métriques ont donc été proposées, telles queBEDROC et RIE. Une autre alternative est proposée ici, mesurant la capacité prédictive d'uneméthode en actifs. Enfin, une petite molécule active sur le TNFα in vitro et in vivo sur souris aété identifiée par un protocole de criblage in silico. Ainsi, malgré le besoin d'amélioration desméthodes, le criblage in silico peut être d'un important soutien à l'identification de nouvellesmolécules a visée thérapeutique.

Lorsqu'on étudie les systèmes dynamiques engendrés par une famille de polynômes, il apparait naturellement des courbes algébriques de type cyclotomique, contenant des points périodiques ou prépériodiques. Dans le cas périodique de la famille zd + c, le premier chapitre de cette thèse montre, en collaboration avec Ou, que ces courbes sont toutes lisses et irréductibles, généralisant les résultats connus au cas d=2. Dans le cas prépériodique de la même famille, le deuxième chapitre de la thèse montre, contre tout attendu, que ces courbes sont en général réductibles. En plus, il y contient une caractérisation des composantes irréductibles ainsi que leur relation géométrique et analytique. Le deuxième thème de cette thèse concerne un nouveau sujet développé par W. Thurston, il s'agit d'entropie noyau des polynômes. Thurston a donné un algorithme, sans preuve, pour calculer ces entropies. La thèse contient une preuve rigoureuse de cet algorithme ainsi que des nouvelles méthodes pour étudier la variation de ces entropies en jonglant plusieurs points de vue. Le dernier thème de cette thèse donne une condition nécessaire et suffisante pour qu'une fraction rationnelle possède un compact errant plein dans son ensemble de Julia. On savait que dans le cas particulier des polynômes ce genre de compact ne pouvait pas du tout exister.

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La première partie de notre travail, menée en collaboration étroite avec V. BOUCHITTE et M. HABIB, porte sur l'étude de quelques invariants comme le nombre de sauts et la dimension sur les ensembles ordonnés finis. Nous reproduisons ici intégralement les deux articles N-free posets as generalizations of series-parallel posets M. HABIB, R. JEGOU Sorne results on the greedy dimension V. BOUCHITTE~ M. HABIB, R. JEGOU à paraître respectivement dans Discrete Applied Mathematics et dans Order. Le nombre de sauts a fait l'objet de nombreux travaux parmi lesquels ceux de G. CHATY, M. CHEIN, O. COGIS, U. FAIGLE, G. GIERZ, M. HABIB, P. MARTIN, G. PETOLLA, W. POGUNTKE, W.R. PULLEYBLANK, I. RIVAL, M.M. SYSLO ..., et reste d'actua1ité comme en témoigne le congrès GRAPHS and OROER (Banff 1984). Cette notion définie originellement sur les graphes sans circuit comme étant le nombre minimum d'arcs à ajouter à un tel graphe pour obtenir un graphe sans circuit ayant un chemin hamiltonien, est étudiée ici sur les ordres sans N. Nous mettons en évidence une construction récursive de ces ordres en généralisant celle des ordres série parallèles(SP) introduits par E.L. LAWLER et étudiés notamment par J. VALDES, R.E. TARJAN et E.L. LAWLER. Les ordres sans N, ou quasi-série-parallè1es(QSP), peuvent donc se définir à 1 'aide de deux opérations simples à partir de l'ordre réduit à un élément. Cette construction permet en particulier d'obtenir un algorithme linéaire (en fonction du nombre de sommets et du nombre d'arcs du graphe de Hasse) de reconnaissance et de décomposition qui calcule le nombre de sauts.